【導讀】了解大數據的全景及其在不同行業的應用，將有助于更好地了解你的角色和未來不同行業的發展。

　　大數據已經成為過去幾年中大部分行業的游戲規則，行業領袖，學者和其他知名的利益相關者都同意這一點， 隨著大數據繼續滲透到我們的日常生活中，圍繞大數據的炒作正在轉向實際使用中的真正價值。

　　雖然了解大數據的價值仍然是一個挑戰，但其他實踐中的挑戰包括資金投入和投資回報率以及相關技能仍然是大數據行業排名前列。Gartner調查顯示，75％以上的公司正在投資或計劃在未來兩年投資大數據。

　　一般來說，大多數公司都希望有幾個大數據項目，公司的主要目標是增強客戶體驗，但其他目標包括降低成本，更有針對性地進行營銷，并使現有流程更有效率。 近來，數據泄露也使安全性成為大數據項目需要解決的重要問題。

　　然而，更重要的是，當涉及到大數據時，你所在的位置是在哪里？ 你很可能會發現你處于以下幾種情況之一：

１.想要弄清楚大數據中是否存在真正的價值
２.評估市場機會的規模
３.開發使用大數據的新服務和產品
４.已經使用大數據解決方案重新定位現有的服務和產品以利用大數據，或者
已經使用大數據解決方案

　　考慮到這一點，了解大數據的全景及其在不同行業的應用，將有助于更好地了解你的角色和未來不同行業的發展。

　　在本文中，我將分析使用大數據的10個垂直行業，這些行業面臨的行業挑戰以及大數據如何解決這些挑戰。 我還將提到一些大型數據提供商在特定行業提供解決方案的案例。

銀行業與證券業

行業具體的大數據挑戰

一項研究對10個頂級投資和零售業務銀行的16個項目進行了調查，結果顯示：行業的挑戰包括：證券欺詐預警，超高頻金融數據分析，信用卡欺詐檢測，審計跟蹤歸檔，企業信用風險報告，貿易可見度，客戶數據轉換， 交易的社會分析，IT運營分析和IT策略合規性分析等。

大數據在銀行業和證券業的應用

證券交易委員會（SEC）正在使用大數據來監控金融市場活動。 他們目前正在使用網絡分析和自然語言處理器來捕捉金融市場的非法交易活動。
金融市場的零售商，大銀行，對沖基金和其他所謂的“大男孩”使用大數據進行高頻交易，交易前決策支持分析，情緒測量，預測分析等方面的交易分析。
該行業還嚴重依賴大數據進行風險分析，包括反洗錢，企業風險管理，“了解你的客戶”和減少欺詐。

該行業特定的大數據提供商包括：1010data，Panopticon軟件，Streambase Systems，Nice Actimize和Quartet FS。

2、通訊，媒體和娛樂

行業具體大數據挑戰

　　由于消費者期望有不同格式和各種設備的多媒體需求，通信，媒體和娛樂行業的一些重大數據挑戰包括：

收集，分析和利用消費者洞察
利用移動和社交媒體內容
了解實時，媒體內容使用情況

大數據在通信，媒體和娛樂行業的應用

　　該行業的企業同時分析客戶數據以及行為數據，以創建詳細的客戶資料，可用于：

為不同的目標受眾創建內容
根據需要推薦內容
衡量內容效果

　　一個例子是溫布爾登網球錦標賽，利用大數據實時對電視，移動和網絡用戶觀看網球比賽的詳細情緒分析。

　　Spotify是按需音樂服務，使用Hadoop大數據分析，從全球數百萬用戶收集數據，然后使用分析的數據向個人用戶提供個性化的音樂推薦。

　　亞馬遜Prime通過在一站式商店中提供，視頻，音樂和Kindle書籍提供良好的客戶體驗，也大量利用大數據。

　　這個行業的大數據提供商包括：Infochimps，Splunk，Pervasive Software和Visible Measures。

醫療保健

行業特有的大數據挑戰

　　醫療保健部門獲得了大量的數據，但一直沒能使用數據來遏制醫療保健成本上升，提高醫療保健收益，提高系統效率。

　　這主要是因為電子數據不足或不可用。 另外，保存健康相關信息的醫療保健數據庫很難與醫療領域有用模式的數據鏈接起來。

　　其他與大數據相關的挑戰包括：將患者排除在決策過程之外，以及使用來自不同渠道的容易獲得的傳感器的數據。

大數據在醫療行業的應用

　　以色列貝斯的一些醫院正在使用數百萬病人從手機應用收集的數據，讓醫生可以使用循證醫學，而不是像傳統醫院一樣，對病人進行醫療/實驗室檢測。 有些測試是有效的，但大部分是昂貴的并且通常是低效的。

　　佛羅里達大學使用免費公共衛生數據和Google地圖創建視覺數據，可以更快速地識別和有效分析醫療信息，用于跟蹤慢性病的傳播。

　　奧巴馬醫保方案也以多種方式利用了大量數據。

　　該行業的大數據提供商包括：Recombinant Data，Humedica，Explorys和Cerner

教育

行業具體的大數據挑戰

　　從技術角度來看，教育行業面臨的一個重大挑戰是將來自不同來源和供應商的大數據整合其中，并將其用于一個數據的平臺。

　　從實踐的角度來看，教育從業者和機構必須學習新的數據管理和分析工具。

　　在技術方面，整合來自不同來源的數據，不同平臺和原本不相互合作的不同供應商都面臨挑戰。

　　在政治上，與用于教育目的的大數據相關的隱私和個人數據保護問題是一個挑戰。

大數據在教育中的應用

　　大數據在高等教育中的應用相當顯著。例如，塔斯馬尼亞大學。一個擁有26000多名學生的澳大利亞大學，部署了一個學習和管理系統，學生登錄系統，系統追蹤學生花費的時間以及學生的整體進度等。

　　在教育中使用大數據的不同用例中，它也用于衡量教師教學的有效性，以確保學生和教師的良好體驗。教師的表現可以根據學生人數，學科人數，學生期望，行為分類和其他幾個變量進行微調和衡量。

　　在政府層面上，美國教育部的教育技術辦公室正在使用大數據來開發分析數據，以幫助糾正選錯在線課程的學生，點擊模式也被用來檢測學生學習時的無聊程度。

　　這個行業的大數據提供商包括：Knewton和Carnegie Learning和MyFit / Naviance。

制造業和自然資源開采業

行業具體挑戰

　　對石油，農產品，礦產，天然氣，金屬等自然資源的需求日益增加，導致數據量的增加，復雜性和提高速度是一個挑戰。

　　同樣，來自制造業的大量數據尚未得到開發。 這種信息的利用不足阻礙了產品質量提高，能源效率和可靠性的提升，以及更好的利潤率。

大數據在制造和自然資源開采業中的應用

　　在自然資源行業，通過大數據可以利用地理空間數據，圖形數據，文本和時間數據中攝取和整合大量數據建立預測模型，幫助做出決策，應用的領域包括： 地震解釋和油藏表征。

　　大數據也被用于解決當今制造業所面臨的挑戰，懿獲得競爭優勢。